将多个字符列转换为日期时间，然后执行行均值

的过程可以通过以下步骤完成：

字符列转换为日期时间：首先，需要确定字符列的日期时间格式。常见的日期时间格式包括年月日时分秒（例如：2022-01-01 12:00:00）、年月日（例如：2022-01-01）等。根据具体格式，可以使用编程语言中的日期时间处理函数将字符列转换为日期时间类型。例如，在Python中，可以使用datetime模块的strptime函数将字符列转换为datetime对象。
执行行均值：一旦将字符列转换为日期时间类型，可以将这些日期时间作为数据表的一列。然后，可以使用相应的编程语言和库来计算行均值。例如，在Python中，可以使用pandas库的mean函数计算行均值。

下面是一个示例代码（使用Python和pandas库）来演示上述过程：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 假设有一个包含字符列的数据表df
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   'time': ['12:00:00', '13:30:00', '15:45:00'],
                   'value1': [10, 20, 30],
                   'value2': [5, 15, 25]})

# 将字符列转换为日期时间类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'])

# 计算行均值
df['row_mean'] = df[['value1', 'value2']].mean(axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

         date      time  value1  value2            datetime  row_mean
0  2022-01-01  12:00:00      10       5 2022-01-01 12:00:00       7.5
1  2022-01-02  13:30:00      20      15 2022-01-02 13:30:00      17.5
2  2022-01-03  15:45:00      30      25 2022-01-03 15:45:00      27.5

在这个例子中，我们假设有一个包含日期和时间的字符列（'date'和'time'），以及两列数值（'value1'和'value2'）。首先，我们使用pd.to_datetime函数将字符列转换为datetime对象，并将结果存储在新的列'datetime'中。然后，我们使用mean函数计算'value1'和'value2'两列的行均值，并将结果存储在新的列'row_mean'中。

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